Alibaba présente un modèle pour apprendre aux robots humanoïdes à imiter les mouvements humains
La division Amap d'Alibaba a dévoilé λ0, un modèle d'apprentissage permettant aux robots humanoïdes d'exécuter des tâches complexes en analysant des données gestuelles humaines.
Le nouveau modèle de base λ0, conçu par les divisions Amap et Token Hub d'Alibaba, vise à simplifier l'apprentissage de mouvements coordonnés chez les robots humanoïdes. Le système traite des vidéos à la première personne synchronisées avec des données de mouvement corporel pour permettre aux robots d'intégrer la marche, l'ajustement de la posture et la manipulation à deux mains dans des tâches prolongées.
Pour entraîner cette intelligence, les chercheurs ont constitué HumanVerse, un jeu de données contenant 500 heures d'activités humaines filmées dans des environnements réels. Cette approche diminue la dépendance vis-à-vis de la téléopération, une méthode traditionnellement coûteuse en temps. Lors des évaluations, λ0 a démontré un taux de réussite de 62,5 % sur des tâches combinant mobilité et manipulation.
Ce projet s'inscrit dans une tendance plus large de l'industrie robotique visant à accroître l'autonomie des machines dans des contextes non structurés. Alibaba a décidé de rendre public le code de configuration matérielle ainsi que des échantillons de données, ouvrant ainsi l'accès aux chercheurs tiers.